KMeans是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的群集。它是一种无监督学习算法,可以自动识别数据中的模式和结构。
KMeans算法的基本思想是通过计算数据点之间的距离来确定数据点的归属。它将数据点分配给离其最近的聚类中心,并根据分配结果更新聚类中心的位置。这个过程迭代进行,直到聚类中心的位置不再发生变化或达到预定的迭代次数。
KMeans算法的优势在于简单易实现、计算效率高、可解释性强。它在数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
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